Durch einen dreistufigen Ansatz mit progressiven bedingten Diffusionsmodellen können hochwertige und realistische Bilder von Personen unter einer bestimmten Pose generiert werden, indem globale Merkmale, dichte Korrespondenzen und Texturverfeinerung schrittweise aufgebaut werden.
DiffuMatting ermöglicht die Synthetisierung beliebiger Objekte mit hochgenauen Matting-Level Annotationen.
Globales Latentes Neuronales Rendering bietet eine effiziente und leistungsstarke Methode zur Bildsynthese.
Verbesserung von Noise-Sampling-Techniken für hochauflösende Bildsynthese durch Skalierung von Rectified Flow Modellen.
Die adaptive Layout-Semantikfusion verbessert die Qualität und Konsistenz von synthetisierten Bildern.
Effiziente Generierung hochwertiger Outfit-Bilder für virtuelle Anproben durch OOTDiffusion.
Ein neues Diff-Plugin-Framework ermöglicht einem vorab trainierten Diffusionsmodell, hochwertige Ergebnisse für verschiedene Niedrigstufenaufgaben zu generieren.
ViewFusion verbessert die Multi-View-Konsistenz in der Bildsynthese durch interpoliertes Denoising.
Die Coarse-to-Fine Latent Diffusion (CFLD) Methode ermöglicht überlegene Ergebnisse bei der Pose-gesteuerten Personbildsynthese.
Feinabstimmung des Vision-Language-Modells zur automatischen Identifizierung und Klassifizierung von Artefakten in synthetischen Bildern.